SO VERY REALLY VARIABLE: SOCIAL PATTERNING OF INTENSIFIER USE BY NEWFOUNDLANDERS ONLINE
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have shown that one of the linguistic tools that individuals use to identify themselves is adjectival intensification (e.g., so cool, very cool, really cool).We assembled and analyzed a corpus of over 3000 intensifiable adjectives (i.e., environments where intensification could occur) extracted from Newfoundland-oriented public internet forums.Statistical analysis of the correlations between intensifier choice social patterning among our speakers led to findings similar to previous studies.So is the most common variant, especially among urban females, while the older variants really and very are favoured in rural areas, especially among males.Conditioning of the less frequent variant fuckin( g) seems to show the persistence of gender distinctions outside urban areas.Mots-des: Variation en anglais, intensificateurs, pratiques langagieres sur internet, Terre-Neuve RESUME Les investigations faites a present confirment que l'intensification adjectivale (e.g., en angl., so cool, very cool, really cool) sert a renforcer l'identification linguistique de I'interloctueur.La presente etude traite une base de plus de 3000 donnees que nous avons rassemblees a partir des salles de discussion sur internet en Terreneuve, adjectifs sujets a I'intensification dans Ie discours populaire.L'analyse statistique des correlations entre les comportements linguistiques dans Ie choix de l'adjectif intensifiant chez nos sujets donne des resu1tats similaires a ceux des etudes anteurieures : So est la variante la plus commune, en particulier chez les femmes urbaines, tandis que les variantes plus vieilles really et very sont favorisees dans les secteurs ruraux, en particulier chez les hommes.Le conditionnement de la variante fuckin( g) parai't indiquer la persistence du role du genre dans la variation Iinguistique en dehors des regions urbaines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».